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Enregistrement W4410558016 · doi:10.1016/j.jbiomech.2025.112774

The test–retest reliability of an IMU-based motion capture system for total body angular momentum range, medial–lateral margin of stability, and step width: Effects of walkway length and number of consecutive strides

2025· article· en· W4410558016 sur OpenAlexaff
Jackson Lordall, Atabak Mehrabani, Sunny Bui, Alison Oates, Joel L. Lanovaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Inertial measurement unitMargin (machine learning)Range (aeronautics)Stability (learning theory)Range of motionMotion captureSimulationMotion (physics)PhysicsPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceEngineeringMedicineArtificial intelligencePhysical therapyClassical mechanicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing the test–retest reliability of a motion capture system is important to support repeated walking balance assessments and to discern the relevance of significant changes to measured outcomes. Reliability of walking outcomes could also be impacted by the number of consecutive strides analysed. The primary objective of this study was to evaluate the test–retest reliability of the XSens Awinda inertial sensor-based system for total body angular momentum range, margin of stability, and step width. Twenty-eight young adults (24 ± 4 years) completed two data collections >48 h apart, consisting of 10 walking trials in a laboratory (8 m) and a hallway (20 m). Total body kinematic data from 17 sensors were used to calculate ranges of total body angular momentum (H), medial–lateral margin of stability (MOS ML ), and step width (SW). Intra-class correlations (ICC ± 95 % confidence intervals) and minimum detectable change values at a 95 % confidence level (MDC 95 ) were calculated using different stride counts. ICCs indicated moderate to excellent reliability for ranges of H, MOS ML , and SW. MDC 95 levels were small for ranges of H and large for MOS ML and SW. ICCs were greater in the laboratory for MOS ML and similar between the laboratory and hallway for ranges of H and SW. MDC 95 indicated better reliability for the hallway suggesting that settings with a longer walkway may be ideal for reliable outcomes. The greatest improvements to reliability occurred within the first 10 consecutive strides, indicating at least 10 consecutive strides across multiple trials are recommended for improved reliability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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